error: Target "vedio_wlan" links to target "QT5::Gui" but the target was not found.

这个错误信息是CMake在构建项目时遇到的，它表明在尝试构建名为"vedio_wlan"的目标时，依赖了一个名为"QT5::Gui"的库，但是CMake没有找到这个库。这通常意味着几个可能的问题：

1. 项目可能没有正确地找到Qt5的安装位置。确保Qt5的库和头文件被正确地找到，可能需要在CMakeLists.txt中指定Qt5的安装路径。
2. 可能没有链接到Qt5的GUI模块。通常需要在CMake中使用`find_package`来查找Qt5，并且使用`target_link_libraries`来链接到Qt5::Gui。
3. 可能是在构建时没有安装Qt5或者安装的Qt5版本不包含GUI模块。

要解决这个问题，你需要检查项目的CMakeLists.txt文件，确保已经正确地查找和链接了Qt5。下面是一个简单的例子：

# 找到Qt5
find_package(Qt5 COMPONENTS Gui REQUIRED)

# 添加项目的目标
add_executable(vedio_wlan main.cpp)

# 链接Qt5::Gui库
target_link_libraries(vedio_wlan Qt5::Gui)

确保在运行CMake配置命令之前，Qt5已经正确安装在系统上，并且环境变量设置正确，以便CMake能够找到Qt5的相关组件。

相关问题

下面是我的函数，在进else时会报刚刚的错误： def slot_vedioOpen(self): if self.flag_vedio_isOpen == False: self.flag_vedio_isOpen = True self.btn_videoOpen.setText("关闭视频") self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 获取画面的宽度和高度 width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) while True: ret, frame = self.cap.read() frame = cv2.flip(frame, 1) frame.flags.writeable = False frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB) # results = hands.process(frame) # process()是手势识别最核心的方法，通过调用这个方法，将窗口对象作为参数，mediapipe就会将手势识别的信息存入到res对象中 frame.flags.writeable = True frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("virtual drag", frame) # 0xff==27表示esc键退出 if cv2.waitKey(10) & 0xFF == 27: break else: self.btn_videoOpen.setText("开启视频") self.flag_vedio_isOpen = False self.cap.release() # cv2.destroyAllWindows()

这个错误一般是因为 OpenCV 没有成功地读取摄像头的图像帧导致的。你可以通过检查 `ret` 的值来判断是否成功读取了图像帧。在你的代码中，可以将 `while True:` 后面的代码改成以下内容：

while True:
    ret, frame = self.cap.read()
    if not ret:
        continue
    frame = cv2.flip(frame, 1)
    # ...

这样，如果读取图像帧失败，就会跳过后续的代码，继续进行下一次循环。这可能会导致视频播放不流畅，但能够避免程序因为读取失败而崩溃。

利用 def vedio_dect(self): print(self.ved_path) cap = cv2.VideoCapture(self.ved_path) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获得视频帧率 start = time.time() while cap.isOpened(): # 读取视频帧:ret bool true(读取成功)；frame Numpy数组 ret, frame = cap.read() # print(ret) # print(frame) if ret: # 将视频帧转换为适合模型输入的格式, 将 numpy 数组转换为 PIL 图像对象。 # preprocess_frame = Image.fromarray(np.uint8(frame),mode='RGB') preprocess_frame = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)) RGBImg = self.resize_img(preprocess_frame, self.ui.label_show) qt_img = QImage(RGBImg[:], RGBImg.shape[1], RGBImg.shape[0], RGBImg.shape[1] * 3, QImage.Format_RGB888) # 转换为QImage格式 pixmap_img = QPixmap.fromImage(qt_img) self.ui.label_show.setPixmap(pixmap_img) # 使用烟雾检测模型或算法进行烟雾检测 testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame) # 根据检测结果进行后续处理 self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region) cv2.waitKey(int(500 / fps)) #调用它之后的一段时间内暂停程序执行，以等待用户按下键盘上的键或达到指定的时间,ms else: break cap.release() end=time.time() testTime=end-start return testTime 如何把检测完得到的各烟雾帧存储到缓冲空间，并另外调函数实现存储到本地

您可以使用Python中的列表(List)作为缓冲空间，将烟雾帧append到列表中。当列表中的元素个数达到一定的数量时，就可以调用另一个函数将这些帧存储到本地。

以下是示例代码：

1. 在初始化方法中创建一个空的列表，用于存储烟雾帧。

def __init__(self):
    self.smoke_frames = []

2. 在检测烟雾帧后，将其append到列表中。

testTime, smoke_result_frame, smoke_region= self.det_thread.test_img(preprocess_frame)
self.display_smoke_image(preprocess_frame, smoke_region)
self.smoke_frames.append(smoke_result_frame)

3. 当列表中的元素个数达到一定的数量时，调用另一个函数将这些帧存储到本地。

if len(self.smoke_frames) >= 10:
    self.save_smoke_frames(self.smoke_frames)
    self.smoke_frames = []

def save_smoke_frames(self, frames):
    # 将frames写入到本地文件中
    pass

在 `save_smoke_frames` 函数中，您可以使用OpenCV或Pillow等库将帧写入到本地文件中。